JuliaImages 中的各种包

JuliaImages 中的各种包

!!! 提示大多数用户应该先从教程开始，然后再深入了解文档中的各个包。juliamages的大部分函数来自于编写在其他环境中，但也存在一些非常基本的操作，教程将使这个工作流程更加清晰。

本节记录了形成JuliaImages生态系统的各个组件。标有*的可以通过使用Images包获得，但你也可以单独使用这些包。下面，这里将它们被分成三大类别，然后按字母顺序排列，这样你就可以从你最感兴趣的东西开始。

• 低层次核心包
  • ColorTypes.jl, Colors.jl and ColorVectorSpaces.jl* 提供像素级定义和函数。
  • FixedPointNumbers.jl* 为图像的存储提供一些数据类型 (如N0f8) 。
  • ImageCore.jl* 提供各种基本和方便的视图、特征和功能，以支持图像处理算法。
• 实用包
  • ImageAxes.jl* AxisArrays.jl* 对图像的“轴"进行操作。
  • ImageMetadata.jl* 是一个简单的包，提供了了图像元数据的函数。
  • ImageDraw.jl 在图像中绘制各种形状。
  • ImageDistances.jl* 与 Distances.jl 提供图像的距离函数。
  • OffsetArrays.jl 支持具有任意索引偏移量的数组。
  • MappedViews.jl 支持数组的“快速”地元素逐元素转换。
  • PaddedViews.jl* 将填充添加数组的边缘。它还允许您将多个图像合成在一起。
  • TestImages.jl ：提供一则测试图像。
  • [various packages](@ref sec_visualization)：支持图像可视化。
  • [JuliaIO](@ref sec_imageio)支持图像读取和保存。
• 高层次算法
  • ImageBinarization.jl 提供各种图像二值化算法。
  • ImageContrastAdjustment.jl* 支持图像对比度增强和操作。
  • ImageMorphology.jl* 为图像处理提供几个形态学操作。
  • ImageFiltering.jl* 支持基本滤波操作。
  • ImageFeatures.jl 是一个包，用于识别和特征图像中的“关键点”（显著特征）。
  • ImageQualityIndexes.jl* 提供几种图像质量评价的指标： PSNR 和SSIM。
  • ImageTransformations.jl* 提供与几何变换相关的函数。
  • ImageSegmentation.jl 提供了几种图像分割算法。

!!! 提示对于包开发人员，Images.jl通常是一个包含在Project.toml的deps部分中的大型依赖项。因此建议只添加ImageCore和所需的子包。您可以使用@which查找所属的确切包和文件的方法/函数。

JuliaImages不是一个封闭的生态系统；它与JuliaImages之外的许多其他软件包配合得很好。以下是与Images.jl一起广泛使用的第三方软件包的列表：

• Augmentor.jl 为图像相关的机器学习任务，提供几个基本的图像增强操作。
• Flux.jl 在Julia中的深度学习工具箱。